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人工神经网络是怎么工作的?
- 答：一般来说，神经网络算法的第一步是学习。在这个过程中，神经网络需要不断 突触的数值，以便改进算法表现，更好地完成分配给它的任务。人工神经网络（Artificial Neural Networks，ANN）系统是 20 世纪 40 年代后出现的。它是由众多的神经元可调的连接权值连接而成；具有大规模并行处理、分布式信息存储、...
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2023-12-02
回答者: robiniAd
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神经网络算法的神经网络
- 答：（2）建立理论模型。根据生物原型的研究，建立神经元、神经网络的理论模型。其中包括概念模型、知识模型、物理化学模型、数学模型等。（3）网络模型与算法研究。在理论模型研究的基础上构作具体的神经网络模型，以实现计算机模拟或准备制作硬件，包括网络学习算法的研究。这方面的工作也称为技术模型研究。（4...
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2016-05-10
回答者: ▎Js╭╯zlpd_
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神经网络是什么
- 答：作为一门学科，生物神经网络主要研究人脑神经网络的结构、功能及其工作机制，意在探索人脑思维和智能活动的规律。人工神经网络是生物神经网络在某种简化意义下的技术复现，作为一门学科，它的主要任务是根据生物神经网络的原理和实际应用的需要建造实用的人工神经网络模型，设计相应的学习算法，模拟人脑的某种智能...
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2020-09-16
回答者: M2043ew89
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神经网络bp算法可以对样本进行预测,具体是预测什么?
- 问：是预测这个样本的下一组数据还是预测整个下一个样本？
- 答：关于神经网络（matlab）归一化的整理 由于采集的各数据单位不一致，因而须对数据进行[-1，1]归一化处理，归一化方法主要有如下几种，供大家参考：（by james）1、线性函数转换，表达式如下：y=(x-MinValue)/(MaxValue-MinValue)说明：x、y分别为转换前、后的值，MaxValue、MinValue分别为样本的最大...
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2011-08-05
回答者: loveg0x1
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数据挖掘的算法有哪些
- 答：数据挖掘的算法有多种，包括但不限于：决策树算法、聚类算法、关联规则挖掘算法、神经网络算法等。数据挖掘是从大量的数据中提取有价值信息的过程，在这个过程中，使用多种算法来辅助分析和处理数据。以下是几种常见的数据挖掘算法：决策树算法是数据挖掘中常用的预测模型之一。它通过构建树状结构模型，将...
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2024-06-01
回答者: 深空游戏
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神经网络是什么?
- 答：生物神经网络：一般指生物的大脑神经元，细胞，触点等组成的网络，用于产生生物的意识，帮助生物进行思考和行动。人工神经网络（Artificial Neural Networks，简写为ANNs）也简称为神经网络（NNs）或称作连接模型（Connection Model），它是一种模仿动物神经网络行为特征，进行分布式并行信息处理的算法数学模型。这...
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2017-10-25
回答者: 王谷彤
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神经网络算法原理?
- 答：神经网络预测学习样本中的驾驶行为特征。如图显示了某个驾驶场景的行驶路径深度学习训练，通过神经网络可以学习驾驶人的行为，并根据当前获取的环境信息决策行驶轨迹，进而可以控制车辆的转向、制动、驱动实现轨迹跟踪。
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2020-09-14
回答者: 北京万通汽车学校
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卷积神经网络:深度学习的代表算法之一
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回答: 秒懂百科
时间: 2020年12月28日
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bp神经网络学习算法最核心的三部分是
- 答：1983年，加州理工学院的物理学家John Hopfield利用神经网络，在旅行商这个NP完全问题的求解上获得当时最好成绩，引起了轰动[2]。然而,Hopfield的研究成果仍未能指出明斯基等人论点的错误所在,要推动神经网络研究的全面开展必须直接解除对感知器——多层网络算法的疑虑。[1]真正打破明斯基冰封魔咒的是，David ...
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2023-06-04
回答者: 妮是吾爱
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遗传神经网络识别原理
- 答：4.3.1 遗传BP简介 遗传识别是遗传算法+神经网络的一种新兴的寻优技术,适合于复杂的、叠加的非线性系统的辨识描述。神经网络算法是当前较为成熟的识别分类方法,但网络权值的训练一直存在着缺陷。为此结合具体应用,在对遗传算法进行改进的基础上,本文采用了一种基于遗传学习权值的神经网络识别方法,并取得了较好的效果。
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2020-01-20
回答者: 中地数媒
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